Le rôle de l’IA générale dans le secteur des services financiers
L’avènement de l’intelligence artificielle générative s’annonce comme un tournant majeur pour les services financiers, mais l’hésitation de certaines entreprises pourrait s’avérer coûteuse.
L’une des raisons pour lesquelles l’IA générative suscite autant d’excitation est qu’elle promet de réinventer les entreprises dans tous les secteurs, y compris les services financiers. Cependant, les banques et les compagnies d’assurance sont restées, pendant de nombreuses décennies et dans de nombreux domaines, obstinément intensives en main-d’œuvre et inefficaces. Vu le coût et le risque de transformation, ainsi que la prudence inhérente de ces secteurs et l’effet prudentiel de la réglementation, un changement progressif a toujours été l’option la plus attrayante.
Cette fois, cependant, elles pourraient ne pas avoir le choix.
Cela est dû au fait que l’IA générative est différente des autres innovations technologiques. Même l’internet et les téléphones mobiles ont eu un impact limité par rapport à l’IA générative, qui semble susceptible d’affecter chaque partie de chaque fournisseur de services financiers.
Je suis totalement convaincu que l’avènement de cette technologie s’avérera être un tournant pour les services financiers, tout comme pour la plupart des autres industries. Mais je comprends aussi le scepticisme et la prudence. La question est la suivante : cette hésitation sera-t-elle coûteuse, et si tel est le cas, comment le secteur devrait-il agir?
La bonne nouvelle est que tout le monde travaille déjà avec l’IA générative. Je pense qu’il est juste de dire qu’ils se regroupent en trois catégories principales :
Le premier groupe fait juste assez pour convaincre les parties prenantes qu’ils prennent les choses au sérieux. Ils ont trempé leurs pieds dans l’eau et observent tout le monde pour voir comment, où et à quelle vitesse ils adoptent la technologie. Comme dans le jeu des chaises musicales, ils font juste assez pour éviter d’être pris au dépourvu quand la musique s’arrête.
Le deuxième groupe est plus engagé. Ils ont identifié les fruits à portée de main et mènent des preuves de concept pour commencer à bénéficier de l’innovation. Bien qu’il y ait beaucoup à louer dans cette approche, qui est souvent influencée par une pénurie de compétences et de financement des investissements, des préoccupations concernant les risques et la réglementation, et une prudence parmi leurs dirigeants, l’échec de ces projets autonomes à dépasser les silos opérationnels est probablement les empêcher de révéler tout le potentiel de l’IA générative et d’impact matériel sur les résultats financiers des entreprises.
Le troisième groupe – et je soutiendrais que très peu de banques et assureurs appartiennent à ce camp – a reconnu ce potentiel de transformation. Ces entreprises comprennent que la technologie est une véritable opportunité qui ne peut être pleinement réalisée qu’avec une approche stratégique et holistique. Cela inclut l’encouragement d’une culture d’expérimentation, l’incorporation des bonnes compétences aux bons endroits et la montée en puissance de l’adoption dans toute l’organisation.
Pour illustrer ceci, pensez à une banque qui cherche à améliorer son service client en introduisant un chatbot alimenté par l’IA. Comme ses systèmes de base n’ont pas encore été déplacés vers le cloud, comme une grande partie de ses données est enfermée dans des silos fonctionnels, et comme ses employés n’ont pas été requalifiés pour l’utiliser efficacement, il est très probable que le chatbot déçoive. Cela aura pour effet de tempérer l’enthousiasme, de rendre plus difficile l’obtention du soutien pour d’autres cas d’utilisation, et de renforcer les sceptiques.
Les banques de notre troisième groupe le réalisent. Alors que beaucoup peuvent récolter les fruits à portée de main, elles examinent simultanément leur noyau numérique, leur base de données et leur base de compétences – pour ne citer que trois éléments clés – afin de comprendre les changements qu’elles doivent apporter à l’ensemble de l’entreprise pour se réinventer et saisir le plein potentiel de l’IA. Ils comprennent également qu’une maîtrise de ce qui constitue une « IA responsable » est un catalyseur critique qui accélère l’adoption.
Ce qui différencie ce troisième groupe – dans l’étude récente d’Accenture sur l’IA générative, nous les appelons les « Reinventors » – c’est leur vision et leur ambition. Parce qu’ils envisagent une transformation au-delà de l’expérimentation et des cas d’utilisation individuels et envisagent plutôt une industrie transformée, ils abordent le défi de manière plus holistique. Ils ont une idée claire de ce qu’ils veulent être, et les services qu’ils ont l’intention d’offrir. Cela leur permet d’aborder les obstacles de manière approfondie, de réinventer fondamentalement leurs chaînes de valeur et de préparer l’organisation à un avenir qui peut être une cible mouvante mais sera très différent de celui d’aujourd’hui.
Un exemple est la National Australia Bank (NAB), la deuxième plus grande banque du pays. La NAB a créé une équipe spécialisée en IA générative pour soutenir les dirigeants d’entreprise avec l’expertise spécialisée et la technologie requise pour accélérer l’expérimentation responsable, l’échelle et la réalisation de valeur. L’objectif était de tester rapidement l’efficacité et le ROI de l’utilisation de l’IA générative dans le contexte de la résolution de problèmes d’entreprise réels. La banque a établi une plateforme d’IA générative de niveau de production avec des contrôles de sécurité et de risque de qualité bancaire, et a soigneusement lié sa stratégie d’IA générative à sa stratégie globale. La NAB est connue comme «la banque de relation», elle a donc priorisé les cas d’utilisation permettant à ses employés d’offrir un meilleur service client tout en améliorant leur productivité. Ces cas d’utilisation comprennent un outil d’assistance qui permet aux banquiers de répondre rapidement aux questions des clients et de répondre à leurs demandes.
Il est facile de comprendre pourquoi la plupart des banques et compagnies d’assurance sont intimidées par le défi de la transformation holistique à grande échelle et pourquoi celles des autres industries moins réglementées, comme les logiciels et les plateformes, les sciences de la vie et le commerce de détail, avancent plus rapidement pour embrasser pleinement cette technologie. Cependant, avec l’IA générative, l’écart entre les premiers et les derniers adoptants est susceptible d’être large – et s’agrandira progressivement en raison de la capacité de l’IA à apprendre de ses expériences et à devenir de plus en plus puissante.
Je crois qu’il est difficile de surestimer le potentiel de l’IA générative pour réinventer notre industrie. Je suis convaincu qu’elle permettra aux organisations de rénover leur noyau numérique, de transformer leur modèle opérationnel, de rationaliser leur architecture de données – et ce faisant, de permettre la création de nouveaux services innovants tels que des produits et des conseils personnalisés. Elle révolutionnera la manière dont le travail est effectué et dont les clients interagissent avec leurs banques et assureurs. Elle changera radicalement l’économie des services financiers.
Si j’ai raison, l’IA générative sera une percée pour les services financiers. Mais pas pour tous, car l’hésitation à l’embrasser pleinement pourrait s’avérer être un désavantage concurrentiel décisif.